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"비교"(으)로 총 6,845건 검색되었습니다.
- 글꼴에 세상을 담는 사람들과학동아 l2021년 10호
- 적용하려 시도한 한겨레결체가 대표적인 예다. 안상수체와 같은 대표적인 탈네모꼴과 비교하면 크게 두드러지지 않지만, ‘활’ ‘빼’와 같이 상하나 좌우가 긴 글자에 선택적으로 탈네모꼴을 적용한 것과 윗선맞춤을 시도했다는 이유만으로 엄청난 반향이 있었습니다. 곳곳에서 이런 도전을 ... ...
- 도시 새의 둥지 짓기 프로젝트 │ 아늑한 내 집, 뭘로 만들까?과학동아 l2021년 10호
- ‘진화’를 했습니다. 박 연구관은 “2010년엔 강원도 점봉산의 둥지와 도시의 둥지를 비교했다”며 “점봉산의 둥지는 주로 이끼나 흙, 나뭇가지 등으로 구성된 반면, 도시의 둥지에선 테니스공 보풀, 담배 필터 등을 활용해 둥지를 만드는 모습이 발견됐다”고 했습니다. 이어 “인공 재료는 ... ...
- [파고캐고 지질학자!] 운봉산에 쌓인 돌무더기, 사실은 빙하기의 증거!어린이과학동아 l2021년 10호
- 운봉산 암괴류, 장관이네요, 절경이고요! 운봉산은 해발 285m의 야트막한 산이라 비교적 쉽게 올라갈 수 있어요. 군부대 초입의 길을 따라 조금만 올라가면 무지막지한 돌덩이들이 모여있는 장소가 나옵니다. 작으면 농구공, 크면 건물 기둥만 한 돌이 마치 강이 흐르다 멈춘 듯한 모습으로 ... ...
- 슈퍼 컴퓨터 성능이 궁금해? 원주율 계산에 도전해 봐!수학동아 l2021년 10호
- y-크런처는 소수점 아래 수조 번째에 이를 만큼 정확한 π값 계산에 적용돼 왔습니다. 비교적 최근의 사례만 꼽아보면 구글 클라우드 개발자인 이와오 엠마 하루카는 2019년 클라우드 컴퓨팅 기술을 바탕으로 20여 개의 엔진 클러스터에서 y-크런처를 121일간 작동한 끝에 소수점 아래 31조 4159억 2653만 ... ...
- 잘 읽히는 글꼴, 기억 잘 되는 글꼴은 따로 있다?과학동아 l2021년 10호
- 읽기 능력을 평가하는 RSVP(신속 순차 시각 제시) 방법을 사용했다. 총 세 가지 크기를 비교했는데 세리프가 중간 크기일 때만 세리프체의 가독성이 산세리프체보다 약간 높았다. 세리프체는 글자 사이에 세리프의 공간을 확보하기 때문에 세리프의 크기가 커질수록 글자 사이의 간격이 ... ...
- 반려동물에 채식 권하면 안 되는 이유과학동아 l2021년 10호
- 위장은 육식동물 특유의 고단백, 고지방 음식을 소화할 소화력을 갖췄지만 개와 비교했을 때 탄수화물 소화력과 대사 능력이 훨씬 떨어진다.수의사 출신으로 사료를 연구, 개발하고 있는 조우재 제일사료 수의영양연구소장은 “고양이는 절대적인 육식동물이며 건강을 위해 충분한 아미노산 섭취가 ... ...
- [연중기획] 학교에서 배우는 인공지능 교과서 훑어보기 3탄수학동아 l2021년 09호
- 원기둥 모양이라 윗면과 밑면이 원 모양으로 같고 넓이도 같습니다. 그리고 색깔이 비교적 다양하죠. 반면 페트병은 위쪽으로 갈수록 입구가 좁아지며 밑면과 윗면의 넓이가 다르고, 투명합니다. 이처럼 인공지능 역시 다양한 물체의 이미지를 보고, 나름의 기준을 세워 캔과 페트병을 구별할 기준을 ... ...
- 탄소중립 달성, 눈속임 넘어 실질 감축 이뤄야과학동아 l2021년 09호
- 없었다”며 “다음 해에 우리 연구팀에서 전 세계 주요 도시의 이산화탄소 측정치를 비교해 서울이 상위권이긴해도 1위와 상당한 격차가 있다는 논문을 내긴 했지만, 언제든 다시 기후 악당으로 내몰릴 수 있다. 이런 주장에 대비하기 위해서라도 정확한 측정 기술을 보유하고 있어야 한다”고 ... ...
- [가상 인터뷰] 스트레스를 받으면 머리카락이 빠지는 진짜 이유어린이과학동아 l2021년 09호
- 호르몬 ‘코티코스테론’에 주목했어. 그래서 실험 쥐의 부신을 제거하고 정상 쥐와 비교했지. 그 결과 실험 쥐는 모발의 휴지기가 정상 쥐보다 약 3분의 1로 짧다는 사실을 발견했어. 실험 쥐에게 코티코스테론을 주입하자 모발의 성장이 다시 정상으로 돌아왔지. Q 코티코스테론이 어떤 역할을 ... ...
- [특집] 고수의 조언 3. 마음 담은 편지를 써라~!어린이과학동아 l2021년 09호
- 인공지능은 참가자의 뇌파를 측정하고 예측해 만든 문장과 실제 참가자가 녹음한 문장을 비교하며 정확도를 높여갔어요. 인공지능이 만든 문장은 처음엔 별 의미 없는 단어를 나열하는 수준이었어요. 하지만 학습을 계속하자 실수가 줄었어요. 약 40분 후에는 잘못된 문장을 만드는 확률이 3% ... ...
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